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摘要
本发明属于图形处理技术领域,具体涉及一种基于深度学习模型的车辆颜色识别方法。本方案首先基于分割的深度学习模型进行车辆颜色区域提取,再通过K-means聚类算法对提取的颜色特征进行处理,提高整体的车辆颜色识别效率。通过图像实例分割算法,同时选取发动机盖和车顶区域作为颜色截取区域；根据检测位置生成掩膜并与原图结合处理得到只包含发动机盖和车顶部分的待识别图像；将待识别图像映射到RGB颜色空间中,用K-means算法进行聚类,最终得到颜色识别结果。
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本发明属于图形处理技术领域,具体涉及一种基于深度学习模型的车辆颜色识别方法。本方案首先基于分割的深度学习模型进行车辆颜色区域提取,再通过K-means聚类算法对提取的颜色特征进行处理,提高整体的车辆颜色识别效率。通过图像实例分割算法,同时选取发动机盖和车顶区域作为颜色截取区域；根据检测位置生成掩膜并与原图结合处理得到只包含发动机盖和车顶部分的待识别图像；将待识别图像映射到RGB颜色空间中,用K-means算法进行聚类,最终得到颜色识别结果。
